Zobrazeno 1 - 10 of 282 pro vyhledávání: '"interpretable classification models"'
1
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
2
Akademický článek
Differentiating Pressure Ulcer Risk Levels through Interpretable Classification Models Based on Readily Measurable Indicators
Autor: Eugenio Vera-Salmerón, Carmen Domínguez-Nogueira, José A. Sáez, José L. Romero-Béjar, Emilio Mota-Romero
Publikováno v: Healthcare, Vol 12, Iss 9, p 913 (2024)
Pressure ulcers carry a significant risk in clinical practice. This paper proposes a practical and interpretable approach to estimate the risk levels of pressure ulcers using decision tree models. In order to address the common problem of imbalanced
Externí odkaz: https://doaj.org/article/26bf066a7d4a454b817babc3727e137e
Zobrazit plný text záznamu
3
Akademický článek
Interpretable classification models for recidivism prediction
Autor: Zeng, Jiaming, Ustun, Berk, Rudin, Cynthia
Publikováno v: Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society), 2017 Jun 01. 180(3), 689-722.
Externí odkaz: https://www.jstor.org/stable/44682879
Zobrazit plný text záznamu
4
Report
Interpretable Classification Models for Recidivism Prediction
Autor: Zeng, Jiaming, Ustun, Berk, Rudin, Cynthia
Publikováno v: Journal of Royal Statistics - Series A (2017)
We investigate a long-debated question, which is how to create predictive models of recidivism that are sufficiently accurate, transparent, and interpretable to use for decision-making. This question is complicated as these models are used to support
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/1503.07810
Zobrazit plný text záznamu
5
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
6
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
7
Interpretable Classification Models for Recidivism Prediction
Autor: Cynthia Rudin, Berk Ustun, Jiaming Zeng
Publikováno v: Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society. 180:689-722
We investigate a long-debated question, which is how to create predictive models of recidivism that are sufficiently accurate, transparent, and interpretable to use for decision-making. This question is complicated as these models are used to support
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5cc1b284f107ecfd30c70cdb2e96b6b4
https://doi.org/10.1111/rssa.12227
Zobrazit plný text záznamu
9
Akademický článek
A Review of Cooling and Heating Loads Predictions of Residential Buildings Using Data-Driven Techniques
Autor: Fayez Abdel-Jaber, Kim N. Dirks
Publikováno v: Buildings, Vol 14, Iss 3, p 752 (2024)
Energy efficiency is currently a hot topic in engineering due to the monetary and environmental benefits it brings. One aspect of energy efficiency in particular, the prediction of thermal loads (specifically heating and cooling), plays a significant
Externí odkaz: https://doaj.org/article/a502f867facd425fbf3a2b70682c48ef
Zobrazit plný text záznamu
10
Akademický článek
Identification of subgroups of terror attacks with shared characteristics for the purpose of preventing mass-casualty attacks: a data-mining approach
Autor: Gonen Singer, Maya Golan
Publikováno v: Crime Science, Vol 8, Iss 1, Pp 1-11 (2019)
Abstract Security and intelligence agencies around the world invest considerable resources in preventing terrorist attacks, as these may cause strategic damage, national demoralization, infringement of sovereignty, and government instability. Recentl
Externí odkaz: https://doaj.org/article/d06f0c5d78f9460b8d07e0e14a3ba3d7
Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání

Omezení vyhledávání
Plný text Recenzováno Digitální knihovna AV ČR
Zdroje